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2018年,是AI持续走向技术落地和深入商业化的一年。在此期间,观远数据践行“AI+BI”的服务理念,立足于自身在基础数据分析的出色实力,引入AI预测引擎填补了传统人工运营的前瞻性与实用性,为零售行业客户带来了众多优秀的数据分析与AI技术深度融合的商业落地解决方案。这其中,虚拟标杆店(零售“多门店管理”解决方案)便是典型代表。

2018最佳AI应用案例Top20

11月8号-9号,AI技术与产业年度盛会——2018AI开发者大会(AI NEXTCon)在北京揭开帷幕,近百位中美顶尖AI专家、知名企业代表以及千余名AI开发者齐聚北京,进行技术解读和产业论证。

会上展示了汽车、金融、教育、医疗、安防、零售、家居、文娱、工业等 9 大行业的最佳 AI 应用案例Top20,经国内权威性IT社区CSDN评选,观远数据的“虚拟标杆店”解决方案作为现场唯一一个零售AI解决方案,也吸引了众多关注的目光。

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虚拟标杆店——为门店构建整体经营健康画像

在零售领域,不管是小店大连锁,还是商超、百货购物中心,多门店管理机制总是会存在一些常见的问题,缺乏系统专业的评定指标和快速的数据处理流程是其中的关键因素。

督导在这当中充当了一个非常重要的角色,比如数据的获取以及门店经营的评定,完全仰赖于督导的工作展开,但人力资源有限,数据获取严重滞后,工作的效率当然也随之降低。同时经验丰富的督导也较为稀缺,很多门店的单店管理往往仅限于日商、来客等粗略的指标,且每个督导名下挂有多家门店,每日拜访时间有限,对于门店经营问题的症结不能迅速定位。

这导致总部在做门店绩效统计时,无法快速定位存在问题的门店。而随着时间的流逝,以往确定好的门店类型划分,也会在商圈或来客特征变化之后凸显其不合理性。

为了解决以上这些问题,观远数据的虚拟标杆店解决方案,通过非监督学习算法定位每家门店的相似店列表,以相似店的表现作为基准,结合门店的几十个评价指标,为门店构建整体经营健康画像。

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相较于传统的零售连锁门店的经营方式,虚拟标杆店可以构建出全面而精准的评估,并根据门店历史经营数据动态调整门店画像,从而帮助零售企业客户的分析和决策提升一个量级。

导入门店全量的交易详单数据,通过将几十个维度的经营表现建模,同时与相似店表现(近期)和门店历史(中长期成长性)表现进行对比。构建出全面而精准的评估。

通过 Restful API 提供数据服务,督导可以在去门店的路上通过移动应用或小程序在远程获取门店经营细节。

督导根据名下各个门店的健康画像快速定位需要重点关注的门店与对应的指标,制定改进方案,提升工作效率。

总部根据门店的健康值与具体指标的表现,快速定位经营存在异常的门店。相较之以往单纯以日商划分更准确,也更有针对性。

根据门店历史经营数据动态调整门店画像,可以更快地适应门店所属状态的变化。

助推国内新锐零售企业的AI实践

国内某知名连锁便利店,便是借助了观远数据创新性的“虚拟标杆店”解决方案得以实现由人员管控向数据驱动的成功转型。

在该案例中,观远数据引入动态模型来为进行门店智能诊断,帮助门店人员及时发现问题。同时配合用户进行历史数据挖掘,并结合商圈、天气、季节等外部因素预测客流和销售,实现智能排班和智能订货,大幅提升管理水平。不仅有效解决了企业由于急速扩张产生的数据管理难题,更帮助其实现了精细化管理。

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虚拟标杆店的引入,起到了降本提效的作用,对于零售行业的数据化智能运营将是一个极大的提升。AI技术应用于门店智能诊断,将帮助零售企业更好应对潜在风险与挑战,助其在数字化浪潮中利于不败之地。

截至目前,观远数据已经服务过近百家企业客户,其中代表性客户有联合利华、百威英博、上蔬永辉、Today、见福便利店、来伊份等零售企业,通过AI+BI一站式解决方案,构建企业决策大脑,让决策更智能。